Sentiment を始める

Profound は、対象となるプロンプトを Sentiment 分析用に自動的に分類します。以下の手順に従って設定を確認し、データの活用を始めましょう。

​

ステップ 1：期間を設定し、ベースラインを確立する

Answer Engine Insights に移動し、上部ナビゲーションの Sentiment タブを選択します。期間フィルターを使って、監視する期間を選択します。Prev. Period ドロップダウンで比較のベースラインを指定します。 最適化を始める前に、現在のポジティブなセンチメントの割合と、上位のポジティブなテーマおよびネガティブなテーマを記録しておきます。利用可能なフィルター（Topics、Platforms、Tags など）を使ってデータを分割し、設定全体の中でセンチメントの差が最も大きい箇所を特定します。

​

ステップ 2：調査して診断する

ドリルダウンの流れに沿って調査します。全体のセンチメントスコアから始めて、それを左右しているテーマへ、次に各テーマ内の属性へ、さらに引用されたページのコンテンツに含まれる、それらの属性の背景にある具体的な主張へと掘り下げます。 テーマを調査する際は、引用されたページを開いて Profound が表示した正確なコンテンツを確認し、コンテンツの修正と製品の変更のどちらが適切な対応かを判断します。

​

診断に関する一般的なアドバイス

• 言及数が増えているネガティブなテーマ：最優先で調査する
• 言及数が増えているポジティブなテーマ：記録して強化する
• 減少傾向にあるテーマ：何が変わったかを特定する
• より広い傾向を伴わない単発のネガティブな言及：ノイズの可能性が高いため、対応しない

​

ステップ 3：センチメントスコアを改善するための対応を取る

Negative Sentiment Drivers テーブルを確認します。このテーブルには、ブランドに関する主要なネガティブな主張を含む、最も頻繁に引用されているウェブページが一覧表示されます。テーブルから直接対応を取ることができます。引用元の Suggested Action 列で Draft Outreach を選択すると、AI Marketer がその情報源へのアウトリーチ文面を作成する Agent を構築します。